Phân biệt các công việc về dữ liệu: Data Scientist, Data Engineer và Data Analyst

Việc ứng dụng công nghệ thông tin để xử lý, phân tích dữ liệu đã cho ra đời ra đời những công việc như: Data Science, Data Engineer và Data Analyst. Vậy điểm khác nhau giữa các công việc này là gì? 

• Học lập trình Data Science làm nghề gì? Gợi ý lộ trình cho người không chuyên
• 9x tâm đắc với khóa học Khoa học Dữ liệu trực tuyến tại FUNiX
• Công việc của Nhà khoa học dữ liệu và kiến thức cần có để theo nghề
• Thực tập sinh ngành Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng gì?
• 9x Đắk Lắk kể về hành trình trở thành Data Scientist tại tập đoàn FPT

Trong thời đại dữ liệu là “vàng”, các vị trí như Data Scientist, Data Analyst và Data Engineer đang trở thành những nghề hot với mức lương hấp dẫn và cơ hội nghề nghiệp rộng mở. Tuy nhiên, nhiều người vẫn còn nhầm lẫn giữa ba vai trò này. Vậy điểm khác biệt giữa chúng là gì? Hãy cùng tìm hiểu rõ trong bài viết dưới đây để lựa chọn con đường nghề nghiệp phù hợp nhất với bạn!

1. Data Analyst – Chuyên viên phân tích dữ liệu

Data Analyst là người trực tiếp phân tích dữ liệu có sẵn để hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định. Họ không tạo ra dữ liệu mới, mà làm cho dữ liệu trở nên dễ hiểu và hữu ích.

🔹 Công việc chính:

• Trích xuất và xử lý dữ liệu từ các hệ thống.

• Tạo báo cáo, biểu đồ, dashboard theo yêu cầu.

• Đưa ra insight giúp cải thiện hiệu suất kinh doanh.

🔹 Kỹ năng cần có:

• Thành thạo SQL, Excel, và các công cụ trực quan hóa như Power BI, Tableau.

• Tư duy phân tích và hiểu biết cơ bản về thống kê.

• Khả năng giao tiếp để truyền tải kết quả phân tích tới người không chuyên.

>>> Đọc ngay: Nghề phân tích dữ liệu data analysis tại Việt Nam

2. Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu

Data Engineer là người xây dựng và quản lý kiến trúc dữ liệu – đảm bảo mọi thứ “chạy mượt”. Họ chịu trách nhiệm từ khâu thu thập, lưu trữ đến chuyển giao dữ liệu cho analyst và scientist sử dụng.

🔹 Công việc chính:

• Xây dựng hệ thống ETL (Extract – Transform – Load).

• Quản lý cơ sở dữ liệu, pipeline dữ liệu lớn (big data).

• Làm việc với cloud (AWS, GCP, Azure), Hadoop, Kafka, Spark…

🔹 Kỹ năng cần có:

• Lập trình: Python, Java, hoặc Scala.

• Hiểu biết sâu về hệ thống lưu trữ dữ liệu (SQL, NoSQL).

• Kỹ năng xử lý và luồng dữ liệu trong thời gian thực.

>>> Xem thêm: Data Engineering là gì và quan trọng ra sao?

3. Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu

Data Scientist kết hợp kỹ năng lập trình, phân tích và mô hình hóa để dự đoán hành vi và đưa ra các quyết định tự động. Họ chính là “bộ não” giúp doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của AI và Machine Learning.

🔹 Công việc chính:

• Khám phá và phân tích dữ liệu sâu.

• Xây dựng mô hình dự đoán, phân loại (machine learning).

• Trình bày kết quả theo cách dễ hiểu, có thể hành động được.

🔹 Kỹ năng cần có:

• Thành thạo Python, R, các thư viện ML như scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

• Hiểu rõ về thống kê, xác suất, và thuật toán.

• Kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling).

4. So sánh nhanh 3 vị trí

5. Nên chọn nghề nào?

• Nếu bạn thích phân tích số liệu và trực quan hóa dữ liệu, hãy bắt đầu với Data Analyst.

• Nếu bạn yêu thích kỹ thuật hệ thống và lập trình backend, hãy cân nhắc Data Engineer.

• Nếu bạn đam mê AI, học máy và muốn tạo ra mô hình thông minh, Data Scientist là lựa chọn hấp dẫn.

Ba vai trò Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist đều quan trọng và phù hợp với từng nhóm kỹ năng khác nhau. Nếu bạn muốn bắt đầu sự nghiệp trong ngành dữ liệu, FUNiX chính là nơi lý tưởng để học tập, luyện kỹ năng và định hình tương lai nghề nghiệp của bạn. Đăng ký học ngay hôm nay để không bỏ lỡ cơ hội bước vào thế giới Data đầy tiềm năng!

>>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?

Minh Tiến 

(Bài viết có tham khảo: https://www.edureka.co/blog/data-analyst-vs-data-engineer-vs-data-scientist/)